31 из 36 стран ОЭСР (Организация экономического сотрудничества и развития) уже использует ИИ для внутренних государственных процессов, но лишь 13 применяют его для поддержки разработки политики. Разрыв примерно в 50 процентных пунктов между внедрением в закулисных процессах и использованием в политической работе служит самым явным сигналом в данных об ИИ в государственном секторе: правительства охотно взяли технологию на вооружение там, где последствия ограничены, и не спешат там, где решения затрагивают граждан. При этом ОЭСР сообщает, что государственные служащие внедряют генеративный ИИ быстрее, чем успевают формироваться механизмы надзора. Приведённые ниже данные взяты из OECD Digital Government Outlook и смежных исследований в области государственного управления.
TL;DR
- 31 из 36 стран ОЭСР используют ИИ для внутренних процессов, около 86% (ОЭСР)
- Это больше, чем 23 из 33, примерно 70%, двумя годами ранее (ОЭСР)
- 27 из 36 используют ИИ в государственных услугах, около 75% (ОЭСР)
- Больше, чем 22 из 33, примерно 67% (ОЭСР)
- Лишь 13 из 36 используют ИИ для поддержки разработки политики, около 36% (ОЭСР)
- Больше, чем 11 из 33, примерно 33% (ОЭСР)
- Внутреннее внедрение выросло примерно на 16 процентных пунктов (расчётно)
- Внедрение в госуслугах выросло примерно на 8 пунктов (расчётно)
- Внедрение в разработке политики выросло примерно на 3 пункта (расчётно)
- Разрыв между внутренним использованием и разработкой политики составляет около 50 пунктов (расчётно)
- Нехватка внутренних навыков, самый часто называемый барьер (ОЭСР)
- Государственные служащие часто внедряют генеративный ИИ без формального надзора (ОЭСР)
- Число обследованных стран выросло с 33 до 36 между раундами (ОЭСР)
1. Внутреннее внедрение почти повсеместно
Показатели по внутренним процессам говорят о технологии, которая фактически выиграла свой первый спор. 31 из 36 стран ОЭСР, около 86%, теперь использует ИИ для внутренних процессов, по сравнению с 23 из 33, или примерно 70%, в предыдущем раунде измерений.
Рост на 16 пунктов за два года выводит внутреннее использование ИИ за рамки того, что можно назвать экспериментом. Лишь пять обследованных стран сообщают, что вообще его не используют. Такая картина логична, если посмотреть, где находится риск: обработка документов, перевод, планирование расписаний и внутренний поиск относятся к сферам, где ошибку замечает тот же человек, который запросил результат, и ни один гражданин не страдает от неудачного результата. Правительства охотнее всего внедряли ИИ именно там, где вопрос подотчётности не возникает, и это скорее разумная последовательность действий, чем проявление робости.
| Показатель | Значение | Источник |
|---|---|---|
| Страны, использующие ИИ для внутренних процессов | 31 из 36 | ОЭСР |
| Доля | около 86% | ОЭСР |
| Предыдущий раунд | 23 из 33 | ОЭСР |
| Предыдущая доля | около 70% | ОЭСР |
| Изменение | рост примерно на 16 пунктов | Рассчитано на основе данных ОЭСР |
| Страны, не использующие ИИ внутри | 5 из 36 | Рассчитано на основе данных ОЭСР |
| Доля не использующих | около 14% | Рассчитано на основе данных ОЭСР |
| Статус внутреннего использования | вышло за рамки экспериментальной стадии | Расчёт |
Источник: OECD Digital Government Outlook 2026, о внедрении и регулировании ИИ в государственном управлении.
2. Государственные услуги отстают от внутреннего использования
Внедрение, ориентированное на граждан, заметно отстаёт. 27 из 36 стран, около 75%, используют ИИ в государственных услугах, по сравнению с 22 из 33, или примерно 67%.
Рост на 8 пунктов составляет лишь половину темпа внутреннего внедрения, а разрыв в 11 пунктов между этими двумя категориями не сократился, а увеличился. Такое расхождение показательно. Развёртывание в госуслугах несёт с собой юридические риски, обязательства по равенству, право на обжалование и практическую сложность объяснения автоматизированного решения человеку, которому это решение навредило. Девять стран по-прежнему сообщают, что вообще не используют ИИ в этой сфере. Разрыв между 86% и 75% не выглядит большим в абсолютных цифрах, но то, что он увеличился, пока обе категории росли, говорит о том, что ограничения на использование ИИ в услугах для граждан носят структурный характер, а не сводятся к тому, что правительства просто ещё не успели наверстать.
| Показатель | Значение | Источник |
|---|---|---|
| Страны, использующие ИИ в государственных услугах | 27 из 36 | ОЭСР |
| Доля | около 75% | ОЭСР |
| Предыдущий раунд | 22 из 33 | ОЭСР |
| Предыдущая доля | около 67% | ОЭСР |
| Изменение | рост примерно на 8 пунктов | Рассчитано на основе данных ОЭСР |
| Страны, не использующие ИИ в государственных услугах | 9 из 36 | Рассчитано на основе данных ОЭСР |
| Разрыв с внутренним использованием | около 11 пунктов | Рассчитано на основе данных ОЭСР |
| Направление разрыва | увеличивается | Рассчитано на основе данных ОЭСР |
Источник: ресурсы OECD.AI об ИИ в государственном управлении.
3. Разработка политики почти не сдвинулась с места
В третьей категории внедрение практически замерло. Лишь 13 из 36 стран, около 36%, используют ИИ для поддержки разработки политики, по сравнению с 11 из 33, или примерно 33%, за тот же период.
Рост всего на 3 пункта за два года практически равен нулю, а на фоне растущего знаменателя его можно считать полным отсутствием движения. Двадцать три страны сообщают об отсутствии такого использования. ОЭСР также отмечает, что внедрение остаётся ограниченным именно в деятельности по обеспечению подотчётности. Такая сдержанность вполне объяснима: анализ политики предполагает спорные ценностные суждения, причинно-следственные утверждения, которые трудно проверить, и результаты, которые должны выдержать проверку со стороны законодателей и судов, а ни одно из этого не подходит для системы, чью логику невозможно полностью проверить. Но на практике это означает, что ИИ меняет то, как правительства администрируют, почти не затрагивая то, как они принимают решения.
| Показатель | Значение | Источник |
|---|---|---|
| Страны, использующие ИИ в разработке политики | 13 из 36 | ОЭСР |
| Доля | около 36% | ОЭСР |
| Предыдущий раунд | 11 из 33 | ОЭСР |
| Предыдущая доля | около 33% | ОЭСР |
| Изменение | рост примерно на 3 пункта | Рассчитано на основе данных ОЭСР |
| Страны, не использующие ИИ в разработке политики | 23 из 36 | Рассчитано на основе данных ОЭСР |
| Разрыв с внутренним использованием | около 50 пунктов | Рассчитано на основе данных ОЭСР |
| Внедрение в деятельности по обеспечению подотчётности | также ограничено | ОЭСР |
Контекст рынка труда представлен в нашей статистике влияния ИИ на рабочие места. Источник: OECD Digital Government Outlook 2026.
4. Разрыв в управлении
Самое значимое наблюдение касается не процента, а несоответствия. ОЭСР сообщает, что государственные служащие всё активнее внедряют генеративный ИИ, часто без формального надзора, и описывает растущий разрыв между быстрым децентрализованным внедрением и отстающими механизмами государственного управления.
Опросы показывают, что значительная доля государственных служащих уже использует общедоступные инструменты генеративного ИИ в работе. Это классический случай теневого внедрения: сотрудники решают неотложные задачи с помощью того, что есть под рукой, ещё до появления какой-либо политики, разрешающей им это делать. Конкретная опасность, которую называет ОЭСР: защита данных, поскольку использование внешних инструментов вопреки внутренним политикам может выводить государственные данные за пределы контролируемой среды. Это сложнее типичной проблемы теневых ИТ, потому что такие инструменты бесплатны, не требуют закупочных процедур и почти не оставляют следов, поэтому в учреждении может существовать значительное использование ИИ без какой-либо официальной фиксации этого факта.
| Показатель | Значение | Источник |
|---|---|---|
| Выявленная закономерность | децентрализованное внедрение опережает управление | ОЭСР |
| Формальный надзор | часто отсутствует | ОЭСР |
| Госслужащие, использующие общедоступный генеративный ИИ | значительная доля | ОЭСР |
| Названный основной риск | защита данных | ОЭСР |
| Механизм риска | конфликт с внутренними политиками и нормативными требованиями | ОЭСР |
| Требуется закупка | нет, для общедоступных инструментов | Расчёт |
| Видимость для учреждения | низкая | Расчёт |
| Направление разрыва | увеличивается | ОЭСР |
Источник: рабочий документ ОЭСР об экспериментах с генеративным ИИ в государственном управлении.
5. Нехватка навыков как главное ограничение
Когда правительства объясняют, что их сдерживает, доминирует один ответ. Нехватка внутренних навыков стабильно называется самым значимым барьером для внедрения ИИ в государственном секторе, опережая нехватку времени, опасения по поводу рисков и ограниченные возможности для инноваций.
Такой порядок стоит воспринимать всерьёз, потому что это не тот ответ, который предполагает большинство внешних комментариев. Общественная дискуссия обычно представляет препятствие как регуляторную осторожность или нехватку бюджета, но сами администрации указывают на компетенции персонала. Анализ рабочей силы ОЭСР выделяет три отдельные группы внутри государственного штата, каждая из которых требует принципиально разного подхода к обучению, что ставит под сомнение универсальные программы, внедрённые многими учреждениями. Практический вывод в том, что общее обучение цифровой грамотности вряд ли снимет это ограничение, поскольку человеку, которому нужно оценить закупку, человеку, которому нужно безопасно пользоваться инструментом, и человеку, которому нужно создать такой инструмент, требуется совершенно разная подготовка.
| Показатель | Значение | Источник |
|---|---|---|
| Самый часто называемый барьер | нехватка внутренних навыков | ОЭСР |
| Другие названные барьеры | нехватка времени из-за конкурирующих задач | ОЭСР |
| Также названо | опасения по поводу рисков генеративного ИИ | ОЭСР |
| Также названо | ограниченные возможности для внедрения инноваций | ОЭСР |
| Последствие | перспективные решения медленно выявляются и масштабируются | ОЭСР |
| Выявлено отдельных групп в составе персонала | 3 | ОЭСР |
| Что требуется каждой группе | принципиально разный подход к обучению | ОЭСР |
| Какой подход ставится под сомнение | универсальное обучение для всех | ОЭСР |
Параллели из сферы образования собраны в нашей статистике ИИ в образовании, а контекст доступности моделей раскрыт в нашей статистике открытого ИИ. Источник: ОЭСР, формирование готового к ИИ государственного персонала.
6. Что скрывают знаменатели
Методологическая деталь меняет то, как следует читать эти тенденции. Число обследованных стран выросло с 33 до 36 между раундами измерений, а значит каждое сравнение процентных долей год к году одновременно отражает и реальный рост внедрения, и изменение знаменателя.
Если считать не в долях, а в количестве стран, внутреннее использование выросло на 8 стран, государственные услуги на 5, а разработка политики на 2, при этом к измерению были добавлены 3 новые страны. В зависимости от того, использовали ли эти три страны ИИ ещё до присоединения к опросу, часть видимого роста может отражать расширение выборки, а не новое внедрение. Это не опровергает главный вывод, поскольку рост на 8 стран нельзя объяснить всего тремя новыми участниками, но означает, что из трёх показателей именно разработка политики выглядит наименее устойчивой. Рост всего на 2 страны при 3 новых участниках вполне совместим с полным отсутствием изменений среди изначально измеренных стран.
| Показатель | Значение | Источник |
|---|---|---|
| Стран измерено, предыдущий раунд | 33 | ОЭСР |
| Стран измерено, текущий раунд | 36 | ОЭСР |
| Добавлено стран | 3 | Рассчитано на основе данных ОЭСР |
| Рост внутреннего использования, число стран | 8 | Рассчитано на основе данных ОЭСР |
| Рост в госуслугах, число стран | 5 | Рассчитано на основе данных ОЭСР |
| Рост в разработке политики, число стран | 2 | Рассчитано на основе данных ОЭСР |
| Какая тенденция наименее устойчива | разработка политики | Расчёт |
| Метод сбора данных | самостоятельная отчётность национальных администраций | ОЭСР |
Источник: публикации OECD.AI об ИИ в государственном управлении.
Итоги: ИИ в госсекторе в цифрах
| Показатель | Значение | Источник |
|---|---|---|
| Внутренние процессы, текущий раунд | 31 из 36 (около 86%) | ОЭСР |
| Внутренние процессы, предыдущий раунд | 23 из 33 (около 70%) | ОЭСР |
| Изменение | рост примерно на 16 пунктов | Расчёт |
| Государственные услуги, текущий раунд | 27 из 36 (около 75%) | ОЭСР |
| Государственные услуги, предыдущий раунд | 22 из 33 (около 67%) | ОЭСР |
| Изменение | рост примерно на 8 пунктов | Расчёт |
| Разработка политики, текущий раунд | 13 из 36 (около 36%) | ОЭСР |
| Разработка политики, предыдущий раунд | 11 из 33 (около 33%) | ОЭСР |
| Изменение | рост примерно на 3 пункта | Расчёт |
| Разрыв между внутренним использованием и разработкой политики | около 50 пунктов | Расчёт |
| Страны, не использующие ИИ внутри | 5 из 36 | Расчёт |
| Страны, не использующие ИИ в государственных услугах | 9 из 36 | Расчёт |
| Страны, не использующие ИИ в разработке политики | 23 из 36 | Расчёт |
| Самый часто называемый барьер | нехватка внутренних навыков | ОЭСР |
| Закономерность в управлении | внедрение опережает надзор | ОЭСР |
| Выявлено отдельных групп в составе персонала | 3 | ОЭСР |
| Изменение числа обследованных стран | с 33 до 36 | ОЭСР |
Методология и источники
- Данные о внедрении и доли по внутренним процессам, государственным услугам и разработке политики взяты из главы OECD Digital Government Outlook о внедрении и регулировании ИИ в государственном управлении, основанной на Digital Government Index (ОЭСР, ресурсы OECD.AI, публикации OECD.AI).
- Выводы о разрыве в управлении и особенностях экспериментов с генеративным ИИ взяты из OECD Working Papers on Public Governance No. 93 (рабочий документ ОЭСР, PDF, страница публикации ОЭСР).
- Выводы о персонале и навыках взяты из анализа государственной рабочей силы ОЭСР (полный отчёт ОЭСР, страница публикации ОЭСР).
- Что стоит учитывать: все показатели внедрения предоставлены самостоятельно национальными администрациями в ответ на опрос ОЭСР, поэтому страна, заявляющая об использовании ИИ, скорее утверждает это, чем доказывает, а порог для учёта в качестве пользователя не стандартизирован между респондентами. Число обследованных стран выросло с 33 до 36 между раундами, а значит сравнение процентных долей по годам не является строго сопоставимым, и наименьшая из трёх тенденций, разработка политики, совместима с отсутствием реальных изменений среди изначально измеренных стран. Проценты здесь рассчитаны на основе опубликованного числа стран и округлены. Несколько вспомогательных публикаций ОЭСР находятся за платным доступом, поэтому рейтинги барьеров приводятся качественно, так, как их описывает ОЭСР, а не в виде процентов ответов. Строки с пометкой “Расчёт” представляют собой арифметику на основе опубликованных чисел.
- Последнее обновление: 2 августа 2026 года. Мы обновляем этот обзор ежеквартально, и следующее крупное обновление ожидается, когда ОЭСР опубликует новый раунд Digital Government Index.